本节对中国文化在社交媒体Twitter上的受众相关情况进行研究。该研究采集得到的样本受众中，根据每个受者在Twitter上唯一的url地址删除重复后剩余10 961行数据。去除掉无效数据后剩下10 959条不同受众的数据。从这些受众在Twitter的账户注册时间可以看出，受众注册Twitter时间分布于2006—2016年间。2006年的受众用户很少，占样本总量的0.1%，之后以较快速度增长，2007年占1.05%，2008年占3.54%，2009年占15.48%，2010年占11.18%，2011年占14.72%，2012年占14.85%，2013年占14.97%，2014年占17.63%，2015年占6.41%。
(1) 活跃度
从受众发布推文数、发布的照片和视频数、列表数来考察其在Twitter上进行内容生产与发布、传播的活跃度。
受众的推文数平均值为29 966.60条，中值为7 347条，众数为10 200条。25百分位数和75百分位数分别为1 740条和28 600条。总体来看，中国文化在Twitter上的受众具有一定的活跃度，并非“沉默”和无声的群体。
表4-20 受众发布推文数统计量
分析受众的照片和视频数可以发现，受众照片和视频数极大值为317 000个，均值为1 526个，中值为188个，25百分位数和75百分位数分别为31和806个。大部分受众的照片和视频数分布比较均匀。
表4-21 受众的照片和视频数统计量
受众拥有列表的有效样本数为3 883个，占总数的不到四成。其均值为1 466个，但是中值仅为3个，而25百分位数和75百分位数也分别仅为1个和8个。尽管列表数的分布范围跨度为1至2 601个，跨度较大，但相对集中于1～5个。
表4-22 受众拥有的列表数统计量
(2) 互动性
从受众正在关注数(关注其他用户的数量)来反映其在社交平台中的主动交互性。分析结果显示，中国文化在Twitter传播的受众，正在关注数均值为1 700.53个，中值为614个，25百分位和75百分位数分别为246和1 543。
表4-23 Twitter上受众的正在关注数统计量
(3) 影响力
粉丝数和被收藏数反映着受众的影响力。Twitter上受众的关注者数(粉丝数)，平均值为3 219个，但中值大大低于均值，只有572个。关注者数最多的为百万余个。
表4-24 Twitter上受众的关注者数统计量
从受众的被收藏数来看，均值为17 192次，众数为2 755次。25百分位数和75百分位数分别为481次和12 700次。总体来看，受众被收藏数的分布仍以低频次端的居多。
表4-25 Twitter上受众的被收藏数统计量
3. 国内外受众话语特征
(1) 活跃度
受众推文数能在一定程度上反映了受众的活跃程度，推文数越多，反映受众活跃度越高，反之，受众活跃度越低。中国受众推文数样本量为475，占总样本量的4.35%，其均值为15 052.29，标准差为51 225.521，极小值为3，极大值为817 000，方差为2.624E9，均值的标准误为2 350.388。而国外受众推文数样本量为5 462，占总样本量的50.03%，其均值为27 453.43，标准差为59 963.701，极小值为1，极大值为1 160 000，中值6 952.50，方差为3.596E9，均值的标准误为811.358。所属国家不详的受众推文数样本量为4 980，占总样本量的45.62%，均值为34 145.56， 标准差为77 287.092，极小值为1，极大值为1 600 000，中值为8 727.00， 方差为5.973E9，均值的标准误为1 095.197。
表4-26 国内外受众推文数描述性分析输出结果
运用SPSS对Twitter国内外受众推文数进行独立样本检验可以发现(表4-27)，国内外受众在推文数上存在显著性差异。首先，Sig.=0.000<0.05，也就是说原假设即方差相等是不成立的。其次，Sig.(双侧)=0.000<0.05，也即假设两者的方差相等，实际的概率很低，因此，有足够的理由认为Twitter国内外受众的推文数存在显著性差异。
表4-27 对国内外受众推文数进行的独立样本检验结果
照片和视频数能够反映受众的活跃度。照片和视频数越多，则表明受众活跃度越高，反之则越低。由表4-28可知，Twitter的中国受众照片和视频数的样本量为468，占总样本量的4.35%，其均值为1 723.46，标准差为14 631.932，极小值为0，极大值为272 000，中值为175.50，方差为2.141E8，均值的标准误为676.361，而Twitter的国外受众照片和视频数的样本量为5 361，占总样本量的49.84%，其均值为1 290.48， 标准差为6 383.970，极小值为0，极大值为317 000， 中值为209.00，方差为40 755 074.207，均值的标准误为87.190。所属国家不详的受众的样本量为4 928，占总样本量的45.81%，其均值为1 763.78，标准差为8 026.093，极小值为0，极大值为178 000，中值为168.00，方差为64 418 168.765， 均值的标准误为114.332。相比国内受众，国外受众照片和视频数均值较低，且分布较为集中、稳定。
表4-28 国内外受众照片和视频数的描述性分析输出结果
运用SPSS对Twitter国内外受众的照片和视频数进行独立样本检验可以发现，国内外受众的照片和视频数不存在显著性差异，其sig值为0.526(表4-29)。
表4-29 对国内外受众照片和视频数进行的独立样本检验(www.xing528.com)
发布的列表数在一定程度上反映了Twitter受众的活跃度。列表数越多，表明受众活跃度越高。列表数越少，表明受众活跃度越低。
如表4-30所示，中国受众的列表数样本量为225，占总样本量的5.79%，其均值为10.84，标准差为73.764，极小值为1，极大值为1 099，中值为2.00，方差为5 441.078，均值的标准误为4.918。而国外受众列表数的样本量为2 230，占总样本量的57.43%，其均值为15.30，标准差为95.643，极小值为1，极大值为2 601，中值为3.00，方差为9 147.496，均值的标准误为2.025。所属国家不详的受众列表数样本量为1 428，占总样本量的36.78%，其均值为14.27，标准差为55.946，极小值为1，极大值为944，中值为2.00，方差为3 129.902，均值的标准误为1.480。
相比中国受众，国外受众的列表数较多且较为集中，但存在不稳定的问题。
表4-30 国内外受众的列表数的描述性分析输出结果
运用SPSS对Twitter国内外受众的列表数进行独立样本检验可以发现(表4-31)， 二者不存在显著性差异。首先，Sig.=0.340>0.05，也就是说，原假设成立，也即国内外受众的列表数是具有方差齐性的。其次，Sig.(双侧)=0.497>0.05，二者共同证明了国内外受众的列表数不存在显著性差异，受众列表数不能作为国内外受众差异性的衡量维度。
表4-31 对国内外受众列表数进行的独立样本检验
(2) 互动性
受众可以使用Twitter关注自己喜欢的内容，数值越大，表明受众与其他人的互动性越强，反之越差。
由表4-36可知，中国受众正在关注数样本量为371，占总样本量的4.83%，其均值为966.92，标准差为1 313.543，极小值为9，极大值为12 500，中值为612.00，方差为1 725 395.731，均值的标准误为68.196。而国外受众正在关注数样本量为3 821， 占总样本量的49.75%，其均值为1 828.18，标准差为5 427.105，极小值为1，极大值为135 000，中值为730.00，方差为29 453 469.341，均值的标准误为87.797。所属国家不详的受众正在关注样本量为3 489，占总样本量的45.42%，其均值为1 638.73，标准差为13 171.161，极小值为1，极大值为728 000，中值为513.00，方差为1.735E8，均值的标准误为222.984。
相比较中国而言，国外受众正在关注数较大。从方差来看，国外受众正在关注数较为稳定，但从均值的标准误来看，存在分布较为不集中的特点。
表4-32 国内外受众的正在关注分析的描述性分析输出结果
运用SPSS对国内外受众正在关注数进行独立样本检验可以发现(表4-33)， 国内外受众正在关注数存在显著性差异。首先，Sig.=0.000<0.05，这就表明二者不具有方差齐质性。其次，Sig.(双侧)=0.002<0.05。二者共同证明了国内外受众正在关注存在显著性差异，也就是说，国内外受众正在关注数不存在一致性。
表4-33 对国内外受众正在关注进行的独立样本检验
(3) 影响力
受众关注者数反映了受众的影响力，关注者数越大，表明受众影响力越大，关注者数越小，表明受众影响力越小。
由表4-34可知，中国受众关注者数的样本量为466，占总样本量的4.30%，其均值为3 041.22，标准差为15 667.559，极小值为1，极大值为306 000，中值为686.50，方差为2.455E8，均值的标准误为725.786。而国外受众关注者数样本量为5 433，占总样本量的50.10%，其均值为3 899.04，标准差为19 516.578，极小值为1，极大值为545 000，中值为687.00，方差为3.809E8，均值的标准误为264.779。所属国家不详的受众关注者数样本量为4 944，占总样本量的45.60%，其均值为2 489.53，标准差为17 354.324，极小值为1，极大值为1 010 000，中值为442.50，方差为3.012E8，均值的标准误为246.813。
国内外受众关注者数中值较为接近，但从方差来看，国外受众关注者数分布较为不稳定。而从均值的标准误来看，国外受众关注者数分布较为集中。
表4-34 国内外受众的关注者数的描述性分析输出结果
运用SPSS对国内外受众的关注者数进行独立样本检验可以发现(表4-35)，国内外受众的关注者数不存在显著性差异。首先，Sig.=0.128>0.05，也即国内外受众关注者数具有方差齐质性。其次，Sig.(双侧)=0.356>0.05，也即若假设两者的均值相等，则实际的概率比较高。因此有足够理由认为，两者的均值是不存在显著差异的。
表4-35 对国内外受众关注者数进行的独立样本检验
受众被收藏数反映了受众与其他人的互动性，被收藏数越多，表明受众与其他人的互动性越强，反之则越弱。
由表4-36可知，中国受众被收藏数的样本量为464，占总样本量的4.28%，其均值为7 784.04，标准差为28 205.060，极小值为1，极大值为294 000，中值为609.00，方差为7.955E8，均值的标准误为1 309.387。而国外受众被收藏数的样本量为5 422，占总样本量的50.05%，其均值为17 543.90，标准差为47 123.082，极小值为1，极大值为663 000，中值为2 644.00，方差为2.221E9，均值的标准误为639.962。所属国家不详的受众被收藏数的样本量为4 974，占总样本量的45.67%，其均值为17 689.76，标准差为51 321.825，极小值为1，极大值为1 570 000，中值为3 306.00，方差为2.634E9，均值的标准误为729.678。
相比较中国，国外受众被收藏数的均值较高，数值分布虽波动较大，但数值分布较为集中。
表4-36 国内外受众的被收藏数的描述性分析输出结果
运用SPSS对国内外受众被收藏数进行独立样本检验可以发现(表4-37)， 国内外受众被收藏数存在显著性差异。首先，Sig.=0.000<0.05，方差相等的原假设是不成立的，也就是说国内外受众被收藏数的不具有方差齐质性。其次，Sig.(双侧)=0.000<0.05，显示出国内外受众被收藏数存在显著性差异。
表4-37 对国内外受众被收藏数进行的独立样本检验
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